目的超聲圖像是臨床醫(yī)學(xué)中應(yīng)用最廣泛的醫(yī)學(xué)圖像之一,但左心室超聲圖像一般具有強(qiáng)噪聲、弱邊緣和組織結(jié)構(gòu)復(fù)雜等問(wèn)題,其圖像分割難度較大。臨床上需要一種效率高、質(zhì)量好的超聲圖像左心室分割算法。本文提出一種基于深層聚合殘差密集網(wǎng)絡(luò)（deep layer aggregation for residual dense network,DLA-RDNet）的超聲圖像左心室分割算法。方法對(duì)獲取的超聲圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)操作,定位目標(biāo)區(qū)域,得到目標(biāo)圖像。構(gòu)建殘差密集網(wǎng)絡(luò)（residual dense network,RDNet）用于提取圖像特征,并將RDNet得到的層次信息通過(guò)深層聚合（deep layer aggregation,DLA）的方式緊密融合到一起,得到分割網(wǎng)絡(luò)DLA-RDNet,用于實(shí)現(xiàn)對(duì)超聲圖像左心室的精確分割。通過(guò)深監(jiān)督（deep supervision,DS）方式為網(wǎng)絡(luò)剪枝,簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行速度。結(jié)果數(shù)據(jù)測(cè)試集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提算法平均準(zhǔn)確率為95.68%,平均交并比為97.13%,平均相似性系數(shù)為97.15%,平均垂直距離為0.31 mm,分割輪廓合格率為99.32%。與6種分... 

【文章來(lái)源】：中國(guó)圖象圖形學(xué)報(bào). 2020,25(09)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：13 頁(yè)

【部分圖文】：

US心臟圖像

本文提出一種深層聚合殘差密集網(wǎng)絡(luò)超聲圖像左心室分割算法。主要包括圖像預(yù)處理、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和網(wǎng)絡(luò)剪枝優(yōu)化3個(gè)部分，所提算法原理框架如圖2所示。首先，對(duì)US圖像預(yù)處理，使數(shù)據(jù)集滿足網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的要求，可分為兩個(gè)部分:1)根據(jù)先驗(yàn)信息在US中確定目標(biāo)圖像的大致位置，避免US中其他組織器官的影響;2)數(shù)據(jù)集的擴(kuò)展，防止網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過(guò)程中過(guò)擬合。其次，分割網(wǎng)路的設(shè)計(jì)也可分為兩個(gè)部分:1)為了使網(wǎng)絡(luò)中淺層與深層的特征信息更緊密融合，采用深層聚合(deep layer aggregation,DLA)(Yu等，2018)的網(wǎng)絡(luò)連接方式，使上采樣的過(guò)程中丟失更少的細(xì)節(jié)信息，增加網(wǎng)絡(luò)的分割精度;2)重新設(shè)計(jì)下采樣網(wǎng)絡(luò)，結(jié)合Res Net(He等，2016)與Dense Net(Huang等，2017)的優(yōu)勢(shì)，提出殘差密集網(wǎng)絡(luò)(residual dense network,RDNet)網(wǎng)絡(luò)，使下采樣過(guò)程保留更多有用信息。最后，優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，針對(duì)網(wǎng)絡(luò)的冗余部分，通過(guò)深監(jiān)督(deep supervision,DS)(Lee等，2015)方法實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)剪枝，簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行速度。同時(shí)，以二元交叉熵與Dice的組合定義網(wǎng)絡(luò)損失函數(shù)，采用Sigmoid函數(shù)實(shí)現(xiàn)像素級(jí)分類，最終形成DLA-RDNet圖像分割模型。1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2)數(shù)據(jù)集擴(kuò)充。根據(jù)目標(biāo)區(qū)域確定原圖中左心室的位置坐標(biāo)，同時(shí)將左心室四周留10%裕度，得到目標(biāo)圖像，經(jīng)縮放后輸入圖像的分辨率變?yōu)?28×128像素，并對(duì)獲取的目標(biāo)圖像進(jìn)行隨機(jī)鏡像、翻轉(zhuǎn)和平移等操作進(jìn)行數(shù)據(jù)集擴(kuò)充，最終得到符合網(wǎng)絡(luò)要求的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。1.2 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)


本文編號(hào)：3252808